Los mejores LLMs para programar – Junio 2025

Guía educativa completa

Los modelos de lenguaje de gran tamaño, o LLMs, han cambiado la forma en que se desarrolla software a partir de junio de 2025. Estas herramientas de IA te ayudan a generar, depurar y mejorar código mucho más rápido que antes. Investigaciones recientes muestran que alrededor del 30% de los desarrolladores profesionales en Estados Unidos ya utilizan herramientas de programación impulsadas por IA de forma regular. Esta cifra destaca lo rápido que estas herramientas se han convertido en parte del trabajo diario de programación.

Los LLMs usan arquitecturas avanzadas de transformadores. Aprenden de enormes colecciones de código para ofrecerte sugerencias útiles, solucionar errores y hacer tu código más eficiente. Puedes utilizarlos para resolver problemas de programación complejos, automatizar tareas repetitivas y acelerar tus proyectos.

En esta guía encontrarás reseñas de los mejores LLMs para programar. Verás comparaciones claras, consejos prácticos y los últimos hallazgos científicos. Esta información ayuda a estudiantes, aficionados y profesionales a elegir la mejor herramienta de IA para sus proyectos de programación.

Entendiendo los LLMs para programar

¿Qué son los LLMs para programación y cómo funcionan?

Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) para programación son herramientas de inteligencia artificial diseñadas para trabajar tanto con código como con lenguaje escrito. Estos modelos utilizan redes neuronales profundas llamadas transformadores. Los transformadores usan miles de millones de valores ajustables, conocidos como parámetros, y se entrenan con enormes colecciones de datos. Estos datos incluyen código fuente de proyectos públicos, guías técnicas y explicaciones escritas.

Los LLMs procesan el código convirtiendo tanto texto como instrucciones de programación en formas matemáticas llamadas embeddings. Durante su entrenamiento, estos modelos detectan patrones, lógica y estructuras presentes en muchos lenguajes de programación. Gracias a este entrenamiento, los LLMs pueden sugerir la siguiente línea de código, encontrar errores, reescribir código para mayor claridad y dar explicaciones detalladas. La arquitectura de transformador utiliza una función llamada atención, que permite al modelo analizar conexiones entre distintas partes del código y la documentación. Este enfoque ayuda a generar resultados claros y alineados con la intención del usuario.

Los LLMs modernos para programación reconocen varios lenguajes de programación y pueden entender el contexto de un proyecto que abarca múltiples archivos. Puedes conectar estos modelos a herramientas de desarrollo, para que te ayuden a completar código, encontrar errores y crear notas útiles. Mejoras en el tamaño del modelo, la variedad de datos de entrenamiento y métodos de entrenamiento especializados ayudan a que estos modelos brinden un soporte más preciso y útil para los desarrolladores. Puedes usar LLMs para aumentar tu velocidad y precisión a la hora de crear software.

Los mejores LLMs para programar: edición junio 2025

Principales LLMs propietarios para programación

GPT-4.5 Turbo (OpenAI)
GPT-4.5 Turbo ocupa el primer puesto en precisión al programar, manejo de contexto y soporte de plugins en las pruebas de junio de 2025. Puedes aprovechar sus avanzadas herramientas de depuración, trabajar con una gran ventana de contexto de hasta 256.000 tokens y generar código fiable en lenguajes como Python, JavaScript y C++. Muchas empresas e instituciones educativas lo prefieren para tareas como explicación de código, refactorización y análisis de código que involucra diferentes tipos de datos o formatos.

Claude 4 Sonnet (Anthropic)
Claude 4 Sonnet ofrece razonamiento detallado sobre código y sugiere soluciones seguras. Pruebas externas muestran que tiene buen desempeño en problemas algorítmicos y tareas de revisión de código, con menos errores o “alucinaciones” que muchos otros modelos. Su estilo conversacional te permite trabajar los problemas paso a paso, lo cual ayuda mucho para aprender nuevos conceptos de programación o mejorar tus habilidades.

Gemini 2.5 Pro (Google)
Gemini 2.5 Pro se centra en la velocidad y soporta muchos lenguajes de programación. Puedes confiar en él para completar código rápido y manejar lenguajes nuevos o poco comunes. Funciona muy bien al buscar en bases de código muy grandes y se conecta fácilmente con los servicios en la nube de Google, siendo útil para proyectos basados en la nube.

Mejores LLMs de código abierto para programación

LLaMA 4 (Meta)
LLaMA 4 te permite personalizar y ejecutar el modelo en tu propio ordenador, lo que te da control sobre tus datos y cómo aprende el modelo. Estudios científicos muestran que tiene buen desempeño generando código en Python, Java y Rust, especialmente cuando necesitas privacidad o quieres ajustar el modelo para tus propios proyectos.

DeepSeek R1
DeepSeek R1 se especializa en ciencia de datos y automatización de backend. Funciona mejor con SQL, Python y scripts para gestionar flujos de datos. Pruebas de rendimiento muestran que ofrece buenos resultados en tareas analíticas, convirtiéndolo en una opción popular en investigación e ingeniería de datos.

Mistral Mixtral
Mixtral destaca por usar los recursos informáticos de forma eficiente y ofrecer respuestas rápidas. Rinde especialmente bien en servidores pequeños, siendo ideal para dispositivos ligeros o en el borde (edge). Su rápido cambio de contexto permite usarlo en proyectos que requieren flexibilidad y velocidad, como la creación de prototipos rápidos.

Tabla resumen: Mejores LLMs para programar 2025

Pruebas científicas y reseñas de usuarios de junio de 2025 confirman que estos modelos son las mejores opciones para tareas de programación. Cada modelo ofrece características diseñadas para distintos tipos de desarrolladores y necesidades de proyecto.

Rendimiento de los LLMs en programación: benchmarks y pruebas reales

Benchmarks científicos para LLMs de programación

Los benchmarks de LLMs para programación usan suites de pruebas estandarizadas como HumanEval, SWE-bench y MMLU para evaluar los modelos. Estas pruebas miden qué tan bien los modelos generan código, corrigen errores y funcionan en múltiples lenguajes de programación. Por ejemplo, GPT-4.5 Turbo alcanza alrededor de un 88% de pass@1 en HumanEval, lo que indica que suele generar código correcto en el primer intento. Claude 4 Opus tiene la mejor puntuación en la prueba real de código SWE-bench con un 72,5%, mostrando gran rendimiento en tareas complejas y de varios pasos. Gemini 2.5 Pro de Google llega hasta el 99% en HumanEval y destaca en tareas de razonamiento, aprovechando su gran ventana de contexto de más de un millón de tokens.

Rendimiento en programación en el mundo real

En proyectos reales, los modelos propietarios como GPT-4.5 Turbo y Claude 4 Opus ofrecen gran precisión, sólidas herramientas de depuración y gestionan bien proyectos grandes. Gemini 2.5 Pro responde rápidamente y rinde bien con grandes bases de código y lenguajes de programación nuevos. El modelo de código abierto LLaMA 4 Maverick, con una ventana de contexto de hasta 10 millones de tokens, se prefiere por su personalización y privacidad. Sin embargo, su puntuación en HumanEval (alrededor del 62%) queda por detrás de los modelos propietarios líderes. DeepSeek R1, otra opción de código abierto, iguala los resultados de GPT-4 en codificación y matemáticas en algunas pruebas públicas, haciéndolo popular para ciencia de datos y analítica. Mistral Mixtral, con 7 mil millones de parámetros, supera a otros modelos de tamaño similar y se elige para situaciones eficientes y de bajo consumo.

Perspectivas comparativas

• Precisión: Gemini 2.5 Pro y GPT-4.5 Turbo logran la mayor precisión. Claude 4 destaca en escenarios complejos y reales de programación.
• Manejo de contexto: LLaMA 4 y Gemini 2.5 Pro tienen las ventanas de contexto más grandes, lo que les permite gestionar extensas bases de código y documentación.
• Velocidad: Gemini 2.5 Flash-Lite genera más de 800 tokens por segundo, ideal para prototipado rápido.
• Personalización: Los modelos de código abierto como LLaMA 4 y DeepSeek R1 pueden ajustarse y desplegarse localmente. Esto favorece la privacidad y necesidades especializadas de proyecto.

Opiniones de usuarios y fortalezas por área

Los reportes de usuarios muestran que los LLMs propietarios funcionan bien desde el primer momento y requieren muy poca configuración. Los modelos de código abierto se prefieren cuando se necesita mayor flexibilidad, control o privacidad. DeepSeek R1 y GPT-4.5 Turbo destacan en funciones de backend y ciencia de datos. Claude 4 y LLaMA 4 son opciones sólidas para frontend y proyectos educativos gracias a su capacidad para manejar contextos complejos.

LLMs de código abierto vs. propietarios: ¿cuál es mejor para programar?

Diferencias clave en aplicaciones de programación

Al usar modelos de lenguaje de código abierto como LLaMA 4 y DeepSeek R1, tienes acceso al código y los pesos del modelo. Esto te permite personalizar el modelo, ver exactamente cómo funciona y ejecutarlo en tus propios sistemas. Estas características son útiles cuando tu proyecto requiere alta privacidad, debe cumplir regulaciones específicas o emplea flujos de trabajo especiales. Los modelos de código abierto ofrecen mayor flexibilidad y control. Además, evitas pagar licencias recurrentes y no dependes de un único proveedor.

Los LLMs propietarios, como GPT-4.5 Turbo y Gemini 2.5 Pro, se centran en alto rendimiento e integración sencilla. Vienen con actualizaciones regulares, han sido entrenados con datos muy variados y ofrecen atención al cliente dedicada. Estos modelos suelen lograr mejor precisión en programación y comprenden el lenguaje natural de manera más efectiva desde el inicio. También soportan proyectos a gran escala y requieren menos configuración, lo que beneficia a empresas y equipos que buscan resultados fiables con mínimo esfuerzo.

Consideraciones científicas y prácticas

Estudios recientes de benchmarking (arXiv:2406.13713v2) muestran que los LLMs propietarios suelen obtener mejores resultados en tareas como generación de código en distintos lenguajes, resolución de problemas complejos de depuración y gestión de grandes proyectos empresariales. Aun así, los LLMs de código abierto pueden rendir muy bien en áreas específicas, especialmente tras ajustarlos con datos de tu sector. Ejecutar modelos de código abierto en servidores seguros puede reducir el riesgo de fugas de datos, lo que resulta especialmente valioso para proyectos con información sensible.

Elegir el enfoque adecuado

Elige LLMs de código abierto si necesitas personalizar el modelo, controlar los costos o trabajar con datos privados. Los LLMs propietarios son mejores si buscas alto rendimiento inmediato, soporte fiable o necesitas implementar soluciones rápidamente. La mejor opción depende de los requisitos de tu proyecto, las normativas a cumplir y los recursos disponibles. Algunas organizaciones combinan ambos tipos: modelos de código abierto para tareas que requieren especial cuidado y modelos propietarios para el trabajo general. Así, puedes mezclar flexibilidad con gran capacidad.

Cómo usar LLMs en tus proyectos de programación

Integrando LLMs en tu flujo de trabajo de programación

Puedes usar LLMs (modelos de lenguaje de gran tamaño) para automatizar tareas repetitivas, generar fragmentos de código y acelerar la depuración en distintos lenguajes de programación. Para empezar, añade un plugin oficial o extensión a tu entorno de desarrollo integrado (IDE) favorito, como Visual Studio Code, JetBrains o cualquier editor en la nube. Si necesitas mayor control o flujos de trabajo avanzados, puedes conectar directamente con el LLM usando su API. Así podrás construir herramientas y scripts de automatización personalizados.

Pasos prácticos para un uso eficaz

1. Aprovecha extensiones de IDE o APIs:
   Instala plugins con LLM, como Copilot, Claude, Gemini u opciones de código abierto, directamente en tu entorno de desarrollo. Estas herramientas ofrecen sugerencias de código en tiempo real, ayudan a refactorizar y proporcionan documentación en línea mientras trabajas.

2. Crea indicaciones específicas:
   La calidad de la respuesta del LLM depende de cuán claro seas al describir tu solicitud. Sé específico acerca de lo que quieres, incluye el contexto de código necesario y pide soluciones concretas. Por ejemplo, en vez de decir “arregla este bug”, describe la entrada, la salida esperada y comparte la parte relevante del código.

3. Itera con retroalimentación conversacional:
   Trata cada interacción con el LLM como parte de una conversación en curso. Refina tus indicaciones, pide distintas versiones de una solución y explica claramente tus requisitos. Varios intercambios ayudan al modelo a adaptarse mejor a tu estilo y estándares de programación.

4. Valida y prueba el código generado:
   Siempre revisa y prueba cualquier código que genere el LLM. Ejecuta pruebas unitarias y revisiones de código para detectar errores o problemas de seguridad. La investigación muestra que los LLMs pueden ayudarte a trabajar más rápido, pero debes comprobar sus resultados con cuidado (Willison, 2025).

5. Automatiza patrones repetitivos:
   Utiliza los LLMs para encargarse de tareas rutinarias, como crear código base, escribir documentación o convertir código entre lenguajes. Automatizar estos pasos te permite dedicar más tiempo a las partes desafiantes de tu proyecto.

6. Controla el alcance y la complejidad:
   Pide al LLM cambios pequeños y concretos en lugar de solicitar funciones grandes de una sola vez. Esto reduce el riesgo de errores o resultados inesperados y sigue las mejores prácticas recomendadas por usuarios experimentados (Carter, 2025).

Buenas prácticas y errores comunes

• Buenas prácticas:

  • Redacta indicaciones detalladas e incluye suficiente contexto.
  • Mantén tus plugins LLM actualizados y revisa sus ajustes de seguridad con frecuencia.
  • Usa los LLMs como asistencia, pero asegúrate de entender el código y pensar críticamente sobre los resultados.

• Errores comunes:

  • Confiar en el código generado por LLM sin pruebas ni revisión.
  • Usar tanto los LLMs que dejes de practicar tus propias habilidades de programación.
  • Olvidar que los LLMs podrían no estar al tanto de actualizaciones recientes de APIs o librerías si su entrenamiento está desactualizado.

Evalúa los benchmarks científicos

Puedes usar benchmarks comunes para comparar modelos de lenguaje. Algunos de los principales son:

• HumanEval mide la capacidad del modelo para escribir código correcto en tareas de Python.
• MBPP evalúa habilidades básicas de programación.
• SWE-Bench prueba cómo los modelos resuelven problemas reales de GitHub.
• LiveCodeBench analiza la capacidad del modelo para reparar código y gestionar errores.
• Spider 2.0 se centra en preguntas SQL complejas y bases de datos.

Puntajes altos en estas pruebas suelen indicar que el modelo puede escribir código más preciso, resolver problemas difíciles y manejar tareas complicadas.

Lista rápida para elegir LLMs para programar

• Enumera las necesidades de tu proyecto y requisitos de privacidad.
• Compara los puntajes en benchmarks (como HumanEval y SWE-Bench).
• Revisa el tamaño máximo de la ventana de contexto.
• Considera velocidad de respuesta, coste y opciones de despliegue.
• Asegúrate de que el modelo sea compatible con tus herramientas de desarrollo.
• Lee opiniones de la comunidad.
• Prueba el modelo antes de usarlo en tu trabajo principal.

Al elegir un LLM para programar, ajusta las características del modelo a tus objetivos técnicos, necesidades de privacidad y flujo de trabajo. Así encontrarás un compañero de codificación IA que se adapte a tu situación única.